非周期性成分

本代码是基于Panagiotakis等人提出的PMUCOS方法的简单实现，用于发现视频中所有的周期性部分并估计它们的周期，完全无需监督。这些周期性片段可以存在于视频的任何位置，具有不同的持续时间、速度和周期，适用于各种对象（如人、动物、机器等）的运动模式。如需引用相关论文，请参考Panagiotakis等人在IEEE国际图像处理会议上的研究。

MySQL 数据库支持配置不同粒度的周期性备份策略，包括每日备份、每周备份和每月备份，以及自定义时间点的定时备份，满足多样化的数据安全需求。

降雨数据的预测，靠的是靠谱的模型和实在的代码。季节性和周期性自回归时间序列模型这个研究，讲的就是怎么用SARIMA和周期 AR模型，搞定印度旁遮普省的降雨趋势。用到了PeACF和PePACF来判断模型合不合理，算是比较专业的方式，适合想深入时间序列的朋友。预测效果验证这块用的是均方根百分比误差和预测区间，得还挺全面。如果你想上手试试，推荐几个资源还不错的：比如SARIMA 的 MATLAB 实现，结构清晰，跑起来也快。还有个视频周期的PMUCOS 方法，也能借鉴周期性检测的思路。顺手提一下，ARMA和RNN/LSTM的预测方案也挺热门，你可以参考下这两个链接：ARMA 模型 Python 代码

bwconncomp()函数用于识别二值图像中的连通分量，但当图像表示周期性数据时，需要适当调整其输出。CC2periodic()通过沿图像边界扫描像素并合并出现在任一侧的对象，实现了对周期性域数据的精确处理。

QG模型的Matlab代码QG_DNS周期性域中的双层QG和双面QG频谱代码。Matlab脚本Driver.m用于运行模拟，所有参数在脚本Initialize.m中设置。QG_RHS.m负责计算对流项（包括β）和底部摩擦，不包括超扩散PV耗散项。这些代码版本已被I Grooms和AJ Majda在2014年的《J Comput Phys》和I Grooms与L Zanna在2017年的《海洋建模》中使用。

主成分分析的MATLAB代码示例，利用主成分分析确定因子数量，并为后续回归分析提供基础。

在社会经济统计综合评价中，主成分分析和因子分析是两个经常使用的统计方法。现今，SPSS和SAS等统计软件的普及程度越来越高，然而SPSS并未像SAS一样将主成分分析与因子分析作为两个独立的方法并列处理。

Matlab开发：应用于检测最新周期和序列的周期功率谱。周期功率谱及其在DNA序列潜在周期检测中的应用。

我们目前有一个数据文件‘Country-data.xlsx’，包含10列数据。第1列是国家名称，其余九列X1~X9是数字类型的数据标签。我们需要进行主成分分析，确保累计贡献率达到90%，并输出它们的特征向量和贡献率属性。

这些功能允许用户将整个驱动周期内数千个机器操作点替换为更少的代表点。在优化机器或分析不同轧制循环性能时，这对于极大地加速过程至关重要。此外，工具箱还提供了详细的用户手册和测试脚本。